优化mysql语句SELECT PERIOD_NET_BEQ, (SELECT PARENT_ITEM_ID FROM bm_dw.bm_item WHERE ITEM_NO = CONCAT(FIRST_SECOND_SUBJECT, '_' , THIRD_FOURTH_SUBJECT) LIMIT 1) PARENT_ITEM_ID, (SELECT ITEM_NAME FROM bm_dw.bm_item WHERE ITEM_NO = CONCAT(FIRST_SECOND_SUBJECT, '_' , THIRD_FOURTH_SUBJECT) LIMIT 1) ITEM_NAME FROM BM_BUDGET_REC_EXEC_ORA_IMP WHERE CURRENCY = 'RMB'

时间: 2023-08-03 13:03:44 浏览: 109
这个 SQL 查询语句本身并没有明显的性能问题。但是,如果数据量很大,可能会对查询性能产生一定影响。可以考虑以下优化: 1. 添加索引:在 BM_BUDGET_REC_EXEC_ORA_IMP 表上添加 CURRENCY 字段的索引,可以加速查询。 2. 避免重复查询:可以将子查询中的两个相同的语句合并成一个,以减少重复查询: ``` SELECT PERIOD_NET_BEQ, (SELECT PARENT_ITEM_ID, ITEM_NAME FROM bm_dw.bm_item WHERE ITEM_NO = CONCAT(FIRST_SECOND_SUBJECT, '_' , THIRD_FOURTH_SUBJECT) LIMIT 1) AS PARENT_ITEM FROM BM_BUDGET_REC_EXEC_ORA_IMP WHERE CURRENCY = 'RMB' ``` 以上优化建议仅供参考,具体还需根据实际情况进行调整。
相关问题

优化mysql语句SELECT PERIOD_NET_BEQ, (SELECT PARENT_ITEM_ID FROM bm_dw.bm_item WHERE ITEM_NO = CONCAT(FIRST_SECOND_SUBJECT , THIRD_FOURTH_SUBJECT) LIMIT 1) PARENT_ITEM_ID, (SELECT ITEM_NAME FROM bm_dw.bm_item WHERE ITEM_NO = CONCAT(FIRST_SECOND_SUBJECT , THIRD_FOURTH_SUBJECT) LIMIT 1) ITEM_NAME FROM BM_BUDGET_REC_EXEC_ORA_IMP WHERE CURRENCY = 'RMB'

这个 SQL 查询语句可以优化的地方有: 1. 可以将两个子查询合并成一个,这样可以避免两次扫描 `bm_dw.bm_item` 表,提高查询效率,例如: ``` SELECT PERIOD_NET_BEQ, item.PARENT_ITEM_ID, item.ITEM_NAME FROM BM_BUDGET_REC_EXEC_ORA_IMP imp JOIN bm_dw.bm_item item ON item.ITEM_NO = CONCAT(imp.FIRST_SECOND_SUBJECT, imp.THIRD_FOURTH_SUBJECT) WHERE imp.CURRENCY = 'RMB'; ``` 2. 可以在 `bm_dw.bm_item` 表上建立联合索引 `(ITEM_NO, PARENT_ITEM_ID, ITEM_NAME)`,这样可以避免全表扫描,提高查询效率。需要注意的是,联合索引的顺序需要根据实际查询中的条件进行选择,以最大化索引的效用。 综上,可以将原来的 SQL 查询语句优化为: ``` SELECT PERIOD_NET_BEQ, item.PARENT_ITEM_ID, item.ITEM_NAME FROM BM_BUDGET_REC_EXEC_ORA_IMP imp JOIN bm_dw.bm_item item ON item.ITEM_NO = CONCAT(imp.FIRST_SECOND_SUBJECT, imp.THIRD_FOURTH_SUBJECT) WHERE imp.CURRENCY = 'RMB'; ``` 同时,在 `bm_dw.bm_item` 表上建立联合索引 `(ITEM_NO, PARENT_ITEM_ID, ITEM_NAME)`。

优化mysql语句SELECT PERIOD_NET_BEQ, BUDGET_MONTH, PERIOD_NET, COST_CENTER, REFERENCE, PLANE_TYPE, ROUTE, PLANE_NO, AIRPORT, ( SELECT DEPT_ID FROM BM_SYS_3.SPSYS_DEPARTMENT WHERE DEPT_ABBR = CO

可以尝试以下优化方法: 1. 添加索引:在查询涉及到的列上添加索引,特别是在 WHERE 条件和 JOIN 操作中使用的列上添加索引。例如,在 BM_SYS_3.SPSYS_DEPARTMENT 表的 DEPT_ABBR 列上添加索引。 2. 减少子查询:可以将子查询转换为 JOIN 操作,或者使用临时表将子查询的结果缓存起来,避免重复计算。例如,将 SELECT DEPT_ID FROM BM_SYS_3.SPSYS_DEPARTMENT WHERE DEPT_ABBR = CO 转换为 JOIN 操作,或者使用临时表将查询结果缓存起来。 3. 优化查询语句:尽可能使用简单的查询语句,避免使用复杂的子查询、嵌套查询等语句。可以通过分解查询、使用 UNION 操作等方式来简化查询语句。 4. 避免全表扫描:尽可能避免使用 SELECT * 等全表扫描操作,只选择需要的列。 5. 使用合适的数据类型:在创建表时,选择合适的数据类型,尽可能避免使用过大或过小的数据类型。例如,可以使用 INT 替代 VARCHAR 存储数字类型的数据。 6. 避免重复数据:在设计表结构时,避免重复数据的存储,使用关联表、枚举类型等方式来减少数据冗余。
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% 参数设置 grid_size = 50; % 500m * 10m land = 500; tree_area = 10; safety_radius = 2.5; heights = [5, 10, 15, 20, 25]; canopy_radius = [2.8, 5.5, 8.5, 11.9, 14.5]; % 已知的树木位置和高度 known_trees = [1, 1, 5; 2, 3, 10; 3, 5, 15]; % 每行表示一个已知树木的位置和高度 % 定义最大树木数目 maximum_trees = grid_size^2; % 网格中最多能种植的树木数目 % 添加已知的树木 x = zeros(grid_size); h = ones(grid_size) * 5; % 假设所有树的初始高度为5米 for i = 1:size(known_trees, 1) x(known_trees(i, 1), known_trees(i, 2)) = 1; h(known_trees(i, 1), known_trees(i, 2)) = known_trees(i, 3); end % 定义树冠面积 canopy_diameter = interp1(heights, canopy_radius, h); canopy_area = pi * (canopy_diameter / 2).^2; % 定义目标函数 f = -sum(canopy_area(:)); % 约束条件1:每个网格上种植的树木数目不超过1棵 Aeq = kron(speye(grid_size), ones(1, grid_size)); beq = ones(grid_size, 1); % 约束条件2:树冠不能超出土地边界 tree_indices = find(x); [row, col] = ind2sub([grid_size, grid_size], tree_indices); theta = linspace(0, 2*pi, 100); x_prime = repmat(row', 1, 100) + (canopy_diameter(tree_indices)/2) .* cos(theta); y_prime = repmat(col', 1, 100) + (canopy_diameter(tree_indices)/2) .* sin(theta); out_of_bound_indices = find(x_prime < 1 | x_prime > grid_size | y_prime < 1 | y_prime > grid_size); out_of_bound_rows = zeros(length(out_of_bound_indices), grid_size^2); out_of_bound_rows(sub2ind([length(out_of_bound_indices), grid_size^2], repmat((1:length(out_of_bound_indices))', 1, numel(tree_indices)), repmat(tree_indices(out_of_bound_indices), 1, 100))) = 1; A = sparse([out_of_bound_rows; Aeq]); b = [zeros(length(out_of_bound_indices), 1); beq]; % 约束条件3:树木之间需要保持安全距离 dist_matrix = pdist2([row, col], [row, col]); overlap_indices = find(triu(dist_matrix < 2 * safety_radius & dist_matrix > 0)); overlap_rows = zeros(length(overlap_indices), grid_size^2); overlap_rows(sub2ind([length( 对于此运算,数组的大小不兼容。

我们对附录1中表格的数据进行计算,得到了45个教室的用电功率, 教室的用电功率= 灯管数 × 每只灯管的功率 这样就得到了每一个教室的用电功率,具体的数据见附录4的表格。 依据问题1的条件,上自习的学生相互独立,且上自习的可能性为0.7,同时需要使上自习的同学满足程度不低于95%,那么上自习的学生人数R为 R=8000×0.7×95%=5320 其次我们要满足开放的教室满座率不低于4/5,同时尽量不超过90%,那么每一个开放的教室上自习的学生数为: 0.8Z_"i" ≤M_"i" ≤0.9Z_"i" ("i"=1,2...45) 由题目的要求,要求达到节约用电的目的,那么要求总用电功率最小,在这里我们引入0-1变量 X_i={█(0表示关闭教室@1表示开放教室)┤("i"=1,2...45) 依据上面的两个条件,我们建立以下目标函数Z上的线性表达式和约束条件,得到了以下的标准形式 █(minZ=∑_(i=1)^45▒〖P_i X_i 〗@s.t.{█(0.9(64X_1+88X_2+......+70X_44+120X_45)≥5320@0.8(64X_1+88X_2+......+70X_44+120X_45)≤5320@X_"i" =0或1(i=1,2...45))┤ ) 要解决此线性规划问题,我们借助MATLAB软件进行求解,运行程序见附录3,运行得到的结果为: X_1=X_2=X_11=X_15=X_16=X_25=X_41=X_42=X_44=X_45=0 所以我们要关闭的教室为 教室1,2,11,15,16,25,41,42,44,45 关闭上面的教室,我们在满足学生上自习的同时,尽量可以达到节约用电的目的。(用matlab)

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